UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI NAPOLI FEDERICO II

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1 UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI NAPOLI FEDERICO II FACOLTÀ DI INGEGNERIA CORSO DI LAUREA IN INGEGNERIA INFORMATICA TESI DI LAUREA RILEVAZIONE DI GUASTI IN APPLICAZIONI DI VIDEOSORVEGLIANZA: UN APPROCCIO BASATO SULLA QUALITÀ PERCEPITA RELATORE Ch.mo Prof. DOMENICO COTRONEO CORRELATORE CANDIDATO RUGGERO BARBATO Matr. 41 / 339 Ing. GENEROSO PAOLILLO ANNO ACCADEMICO

2 A mio padre Carlo

3 Ringraziamenti Questo lavoro di Tesi è terminato dopo un lungo studio e qualche interruzione che lo hanno reso sebbene faticoso a dir poco avvincente. Voglio ringraziare per la loro pazienza e fiducia in primis il mio relatore Domenico Cotroneo, che non ha mai smesso di spronarmi; il mio correlatore Generoso Paolillo che non ha mai smesso di aiutarmi; il prof. Stefano Russo per tutto quello che ci ha messo a disposizione per svolgere questo lavoro. Ringrazio gli amici del MobiLAB, in particolare Salvatore, Marcello, Cristiano e Carmine per non avermi mai fatto mancare il loro appoggio ed il loro aiuto. Il termine di questo lavoro coincide anche con il termine dei miei studi universitari, durati diversi anni, avvolte sereni, avvolte burrascosi. La persona che voglio ringraziare di più è mia madre Elisabetta. Inoltre voglio ringraziare tutta la mia famiglia per aver ben sopportato le mie assenze, per motivi di studio, alle varie cerimonie e festeggiamenti a cui sono stato invitato. Voglio ringraziare la mia famiglia spirituale: il gruppo del Santo Rosario di Pagani, e tutte le persone che in questi anni hanno pregato e pregano per me. Non dimentico di ringraziare i tanti colleghi universitari diventati amici in particolare Massimiliano e Marzia persone splendide, veri amici. Ringrazio i tanti amici vicini e lontani che vedo tuttora e che non ho più visto per diverse strade intraprese, vi voglio tutti bene. Un ultimo grazie lo voglio dire a mio padre, per tutto quello che hai fatto per me fin quando hai potuto. Sarebbe per me un incontenibile gioia se anche tu, in questo momento, mi potessi vedere. Ruggero

4 What Is Not Measurable Make It Measurable Galileo Galilei ( )

5 Indice Introduzione Studio della qualità percepita del video digitale La visione umana delle immagini Metriche per la qualità del video digitale Metriche Soggettive Metriche Oggettive DVQ VQM Related Work Meccanismi di failure detection di flussi multimediali La dependability di un servizio multimediale La qualità delle applicazioni multimediali Classificazione delle applicazioni multimediali Correttezza di un servizio multimediale distribuito Le cause di fallimento Analisi dei parametri prestazionali Meccanismo di discriminazione dei guasti I modi di fallimento Assunzioni sugli errori di valore Assunzioni sugli errori temporali Sistema di detection Error Detector Studio della correlazioni tra i Network parameter e la qualità video Il Testbed Scelte implementative del testbed NIST Net Correlazione semplice e correzione i

6 3.1.3 VQM e studio della sensibilità Dipendenza qualità del video ricevuto in funzione della dimensione del buffer di ricezione Dipendenza qualità del video ricevuto in funzione del delay di trasmissione Dipendenza qualità del video ricevuto in funzione del Packet loss Indici Sintetici Operatori OWA Metrica basata sui parametri di rete... 4 Risultati sperimentali relativi ad un caso di studio Caso di studio Parametri di rete Il Meter La dimensione del buffer Risultati sperimentali Raccolta dei risultati Incertezza sui dati sperimentali Punteggio di VQM al variare dei NP Indice sintetico Conclusioni... Appendice A Abilitazione del routing multicast sotto linux... A 1 Software utilizzato... A 2 Il Kernel... A 3 Il Mulitcast... Bibliografia ii

7 Introduzione Introduzione Il notevole sviluppo che ha interessato il settore delle reti di comunicazione sta favorendo la nascita di nuovi servizi quali quelli di video sorveglianza. Molti sistemi di video sorveglianza moderni permettono di inviare flussi video su rete IP a più utenti utilizzando il meccanismo del multicast. Questo permette a molti utenti dislocati in diversi posti di vedere lo stesso filmato in tempo reale. Alcuni sistemi commerciali come VuGuardian [9] sono formati da un unico componente che effettua la registrazione di filmati provenienti da più telecamere ed invia il flusso su indirizzi di rete unicast o multicast. Altri sistemi come VideoJet Multicast [10] prevedono un box trasmitter e reciever, il receiver ha il compito di mettersi in ascolto della trasmissione multicast e quindi riprodurla sullo schermo dell utente senza necessità di hardware aggiuntivo. In tali sistemi un aspetto fondamentale del servizio offerto, che tuttora non viene preso in considerazione, è quello del monitoraggio della qualità percepita del video ricevuto. Un eccessiva degradazione della qualità video porta l intero servizio di videosorveglianza ad essere inutilizzabile. Diviene di fondamentale importanza prevedere strategie di tolleranza che permettano di ripristinare la qualità video qualora questa scenda al di sotto di una soglia minima entro la quale il servizio seppur degradato offre una qualità accettabile. In tale contesto sarebbe desiderabile avere un monitor della qualità video percepita dall utente che sia quanto meno invasivo possibile. Questo lavoro di tesi è incentrato sullo studio delle relazione esistenti tra i parametri prestazionali della rete, cioè delay, delay variation ed information loss e la qualità percepita dall utente finale. Infatti, a tal riguardo si è espresso l ITUT working group SG12 secondo cui la qualità di un servizio multimediale come percepita dagli utenti finali è definito dai tre parametri delay, delay variation ed information loss. Una volta caratterizzata questa dipendenza sarà possibile rilevare situazioni in 1

8 Introduzione cui il servizio multimediale è prossimo al fallimento ed attivare per tempo delle misure correttive quali ad esempio video adaptation per migliorare la sopravvivenza del servizio. Molti parametri possono influenzare la qualità percepita dall utente: partendo dal tipo di apparecchiatura che riprende l immagine, passando per il tipo di codec, per il tipo di canale trasmissivo e per terminare all apparecchiatura di visualizzazione. In ognuno di questi passaggi e per ognuna delle apparecchiature di riproduzione, di ripresa, e invio ci può essere una perdita di qualità, e quindi un alterazione della qualità percepita dall utente. Per quel che riguarda i codec, ultimamente molti sono stati messi sotto test come il più comune DivX ed il suo antagonista open source XViD o come la serie Microsoft Windows Media Video e Sorenson. Anche in questo caso la scelta di un codec opportuno per i propri scopi può essere guidata da un valore di qualità percepita dall utente. Le apparecchiature di ripresa e visualizzazione diventano oggi sempre più sofisticate aumentando rispettivamente il numero di megapixel catturati per il singolo frame e la luminosità il contrasto e la crominanza dei pixel costituenti l immagine. Il mezzo trasmissivo ha una notevole influenza sulla qualità percepita. Recenti studi sono stati condotti proprio nel cercare di ricavare delle metriche di qualità video percepita dall utente. Noi sceglieremo una metrica di qualità del video percepita dall utente e progetteremo, ed implementeremo un sistema che ci permetta di capire come i parametri di rete sopra menzionati possano in qualche modo influenzare la qualità percepita dall utente. Quindi in qualche modo trarre conoscenza di qualità percepita dall utente dai parametri di rete. Una volta accertata la relazione tra i parametri di rete e la qualità percepita dall utente diventa semplice implementare un feedback che torni al trasmitter quest informazione. Se pensiamo che un motivo di degradazione della qualità 2

9 Introduzione possa essere ad esempio la presenza di rete congestionata, è così possibile prendere eventuali provvedimenti, come ad esempio la riduzione di banda attraverso la variazione del bitrate o del frame rate in modo da cercare di evitare il fallimento dell intera applicazione. A tal riguardo useremo un sistema già sperimentato di modelling e detecting di fallimenti per applicazioni multimediali. Cercheremo di calarci in uno scenario ben preciso perché come abbiamo detto molti sono i fattori che influenzano la qualità, ad esempio un codec che usi una codifica VBR e quindi generi un flusso VBR ha un impatto notevole sulla rete rispetto ad un codec che generi un flusso CBR. E stato studiato nel lavoro [7] come una sorgente di traffico VBR (Variable Bit Rate) aumenti la probabilità di pacchetti persi rispetto ad una sorgente CBR (Constant Bit Rate) e quindi influenzi il parametro information loss. D'altronde, una codifica CBR per un filmato video fornisce una qualità percepita certamente inferiore rispetto ad una codifica VBR specialmente per contenuti multimediali con alto tasso di cambiamenti di scena. Le nostre scelte ricadono quindi su: codec VBR quale H263, il quale è VBR e presenta un ridotto utilizzo di banda. Utilizzato comunemente per trasmissioni di video conferenza e telecontrollo Il protocollo di trasmissione RTP/RTCP che permette la trasmissione di stream multimediali real-time sulla rete. E utile per garantire l interoperabilità fra applicazioni di produttori diversi, poiché trasporta assieme ai dati le informazioni necessarie ad identificare il tipo di dato e la sua codifica. 3

10 Introduzione Il framework di lavoro JMF ( Java Media Framework ) [52] che permette di gestire audio video e altri media per applicazioni e applet Java. Questo package può catturare, riprodurre, trasmettere e decodificare diversi formati multimediali. 4

11 Studio della qualità percepita del video digitale Capitolo 1 Capitolo 1 Studio della qualità percepita del video digitale 1.1 La visione umana delle immagini La percezione visiva nasce grazie allo stimolo luminoso che, attraversando la cornea ed il cristallino, giunge alla retina dove sono localizzati i fotorecettori Figura 1.1 I bastoncelli provvedono alla visione scotopica acromatica, fornendo informazioni sulla sola intensità luminosa (non sul colore) ed in presenza di poca luce (visione notturna). In presenza di forte intensità luminosa l uso dei bastoncelli è inibito. 5

12 Studio della qualità percepita del video digitale Capitolo 1 Figura 1.2 I coni sono in numero inferiore rispetto ai bastoncelli. Essi sono responsabili della visione fotopica cromatica fornendo informazioni in presenza di maggiore intensità luminosa. Ci sono 3 tipi di coni sensibili a diverse lunghezze d onda (R,G,B). Nelle trasmissioni televisive, quando è stato introdotto il colore, si è dovuto cercare di trasmettere questi 3 flussi di informazioni in maniera separata. Per far si che le trasmissioni a colori possano essere riprodotte su ricevitori in bianco e nero, tutti i sistemi combinano linearmente i segnali RGB in un segnale di luminanza e due segnali di crominanza (colore). I vari sistemi di trasmissione ( NTSC, PAL e SECAM ) usano diversi coefficienti per costruire tali segnali dai segnali RGB. E giusto notare che l occhio è molto più sensibile al segnale di luminanza che a quelli di crominanza, quindi questi ultimi possono non essere trasmessi con precisione. Di conseguenza, il segnale di luminanza si può trasmettere alla stessa frequenza del vecchio segnale in bianco e nero. I due segnali di crominanza vengono trasmessi in bande strette a frequenze più alte. Per quel che riguarda la compressione video, è da notare che ad ogni pixel costituente un immagine RGB in genere associamo 24 bit (8 bit per ogni colore). Se si usano luminanza e crominanza, in luogo dei tre segnali RGB, si ottiene una compressione migliore. Ad esempio nella compressione JPEG, le matrici, 6

13 Studio della qualità percepita del video digitale Capitolo 1 costituenti le due crominanze, vengono ridotte a matrici di grandezza un quarto di quella originale, aumentando notevolmente la compressione. La visione umana delle immagini è un meccanismo molto complesso che è stato studiato per anni e tuttora è oggetto di studio. Il modo in cui noi percepiamo i colori ed i movimenti gioca un ruolo chiave nella definizione della qualità video. Per tal motivo calcolare la differenza tra due immagini viste come semplici flussi di dati è piuttosto inefficiente ma quel che più importante non dà informazioni veritiere. La distorsione calcolata da una metrica di qualità come RMSE (e suoi derivati) potrebbe non corrispondere con la percezione soggettiva dell essere umano. In altre parole, attraverso l RMSE potremmo stimare una distorsione tra la frame originale e quella impaired alta, anche se questa potrebbe non influenzare la qualità del video compresso in quanto il deterioramento interessa una zona in cui l occhio umano è meno sensibile. I nostri occhi si adattano all immagine rapidamente ma non sono capaci di notare cambiamenti del livello luminoso che durano solo pochi millisecondi. Per questa ragione, noi potremmo non scoprire nessuna perdita di qualità nel filmato anche in corrispondenza di distorsioni. Come è noto il segnale analogico televisivo quando è stato definito, seppure attraverso diversi standard, esso fu fatto in modo che l immagine che appariva sullo schermo televisivo venisse aggiornata al meno 24 volte al secondo quindi che ci fossero al meno 24 frame per secondo. Questa è considerata la più bassa soglia di riproduzione video affinché l occhio umano non percepisca come innaturale la sequenza video. Se noi proviamo ad abbassare il frame rate al di sotto di tale soglia, avvertiremo un leggero movimento innaturale e quindi una conseguente riduzione della qualità percepita. Come abbiamo già detto, la percezione del colore dell occhio umano è qualcosa di veramente complesso. Per le caratteristiche dell occhio, noi siamo più sensibili al colore rosso e meno al giallo e al blu. Quindi una perdita di dettagli nella dimensione del giallo o del blu sono meno evidenti e dovrebbero 7

14 Studio della qualità percepita del video digitale Capitolo 1 influenzare meno la distorsione del video. La stessa considerazione si può fare alla nostra sensibilità alle alterazioni del contrasto. Secondo gli studi di Feng Xiao [11] la funzione di sensibilità al contrasto dell occhio umano secondo lo spazio ed il tempo è mostrata in Fig. 1.3 Figura 1.3 Questa caratteristica, mostra quanto su detto cioè la sensibilità dell occhio umano decresce nella scala temporale e spaziale con il crescere della frequenza temporale e spaziale. Detta caratteristica, secondo quanto visto in [11], è la base per tutte le attuali metriche del video. Inoltre, questa proprietà di sensibilità è usata direttamente nella DCT quantization (Discrete Cousin Transform), su cui sono basati molti dei codec oggi utilizzati. 8

15 Studio della qualità percepita del video digitale Capitolo 1 Come appreso, l RMSE e tutti gli altri metodi descritti sopra non tengono in conto alcuno delle seguenti peculiarità di un filmato che incidono sulla qualità percepita dall occhio umano: Natural Motion frame rate Variante sensitività dell occhio umano per mettere in contrasto i dettagli spaziali e temporali. Blockiness (distorsione a blocchi) Il Blockiness è qualcosa che non ha una diretta associazione con le proprietà dell occhio umano ma è un indubbio fattore di distorsione, il quale appare molto frequentemente nei codec basati su DCT. 1.2 Metriche per la qualità del video digitale Le metriche per la valutazione della qualità del video sono divisi in due categorie: oggettiva e soggettiva. Le metriche oggettive mirano a stimare matematicamente l impairment introdotto nel video, mentre quelle soggettive aiutano nella raccolta e nell analisi statistica dei campioni generati da individui Metriche soggettive Le metriche soggettive sono state usate per molti anni per valutare la qualità del video. Essi continuano a fornire la valutazione più affidabile rispetto alle metriche oggettive. Molti studi sono stati effettuati per stabilire delle metriche soggettive. Raccomandazioni internazionali come l ITU-R BT [3] includono specificazioni per come eseguire alcuni differenti tipi di test soggettivi. Alcuni di questi metodi di test sono : SSCQE (Single Stimulus Continuos Quality Scale) DSIS (Double Stimulus Impairment Scale) DSCQS (Double Stimulus Continuos Quality Scale) 9

16 Studio della qualità percepita del video digitale Capitolo 1 Nel SSCQE una serie di videoclip è presentata per una volta allo spettatore. Questi videoclip potrebbero contenere o meno impairment. Le persone valutano la qualità istantanea del videoclip tramite uno slider messo a loro a disposizione che ha scala continua che va da 0 (qualità pessima) a 1 (qualità ottima). La SSCQE produce quindi la valutazione della qualità ad intervalli regolari di tempo e può così catturare la variazione di qualità percepita nel tempo. Le valutazioni sono assolute nel senso che allo spettatore non sono mostrate esplicitamente i video clip di riferimento. Questo corrisponde all effettiva situazione di una visione di video a casa, dove il video di riferimento non è disponibile all utente. Nel Double Stimulus, lo spettatore valuta la qualità o cambiamento di qualità tra due flussi video, quello impaired e quello di riferimento. Nel DSIS, in particolare, sono mostrate coppie di videoclip in sequenza che rappresentano il video di riferimento e quello impaired, entrambi sono molto brevi. Lo spettatore valuta l ammontare dell impairment che fa riferimento alla singola coppia mostrata, in un breve intervallo di tempo. La scala di valutazione è discreta ed è su 5 livelli che vanno da 5 Imperceptible 4 Perceptible, but not annoying 3 Slightly annoying 2 Annoying 1 Very annoying 10

17 Studio della qualità percepita del video digitale Capitolo 1 Nella figura 1.3 è descritto questo metodo di test DSIS: Figura 1.3 In particolare in Fig. 1.3 vediamo che viene proiettato prima il video di riferimento e poi quello impaired. Quindi il metodo DSIS effettua una valutazione per videoclip, e lo spettatore fa una valutazione relativa della degradazione del video rispetto al video di riferimento. Il compito di valutare un video impaired avendo a disposizione quello di riferimento risulta un compito più facile rispetto a quello di valutare il video in modo assoluto come accadeva nell SSCQE. Il metodo DSCQS è invece preferito quando non c è molta differenza di qualità tra due videoclip, esso è stato ampiamente applicato per valutare sequenze della TV di alta qualità. Il modo in cui le sequenze sono presentate è simile a quello usato precedentemente. Come si può vedere dalla figura 1.4 il campione è mandato in esecuzione in due identiche coppie; l ordine della prima coppia è pseudo-random ed è preservato nella seconda coppia. Alla fine delle due coppie di video, alle persone viene dato del tempo per votare in una differente scala. Figura

18 Studio della qualità percepita del video digitale Capitolo 1 Allo spettatore è chiesto di valutare la qualità di entrambi i videoclip usando una scala graduata come quella in Fig Essi sono invitati a votare alla fine della seconda coppia di videoclip. Essi sono chiamati a completare la votazione prima della fine del periodo di grigio (10 sec). Il DSCQS per la votazione presenta due identiche scale graduate le quali sono divise in 5 intervalli che presentano i seguenti 5 giudizi dall alto al basso: Excellent, Good, Fair, Poor and Bad. (Si noti che i giudizi sono scritti nella lingua di origine dello spettatore che esegue il test). Le scale, relative alla sequenza sorgente ed elaborata, sono posizionate in coppia per facilitare la valutazione. Lo spettatore registra la valutazione della totale qualità del videoclip di riferimento e di quello impaired con l uso di penna e carta o con un dispositivo elettronico come uno slider. Il punteggio è rimarcato su una scala verticale che fornisce un sistema di valutazione continuo per evitare errori di quantizzazione, un esempio è riportato in fig Tipicamente dopo il test il punteggio è convertito da una misura di lunghezza ad uno score normalizzato nel range da 0 a 100. Successivamente, viene calcolata la differenza tra il videoclip di riferimento e quello impaired. Infine c è la raccolta di tutti i dati prodotti da tutti gli spettatori e per tutte le sequenze, per trarre poi valutazioni di tipo statistico. 12

19 Studio della qualità percepita del video digitale Capitolo 1 Figura 1.5 L ambiente in cui si svolgono i test in genere è costituito da camere isolate acusticamente, in modo da evitare ogni distrazione esterna. Ogni postazione è realizzata separandola dalle altre mediante pareti divisorie. L illuminazione è ottenuta mediante coppie di lampade fluorescenti sistemate sulla parete di fronte alla postazione, in genere sul pavimento e sul soffitto ed orientate in modo da evitare proiezione diretta di luce sulla postazione di lavoro. La luce emessa dalle lampade è regolabile attraverso regolatori [24]. Qui di seguito in figura 1.6 mostriamo una postazione di misurazione allestita dal VQEG (Video Quality Expert Group) durante un test di valutazione [6]. Inoltre, per rendere più esaustivi questi test vengono prese persone anche da differenti paesi, perché, in qualche modo, la qualità percepita può essere diversa da individui che nel corso della loro vita siano stati esposti a poca o a molta luce solare e quindi abbiano sviluppato una maggiore o minore sensibilità alla luminanza. Inoltre le scale di valutazione vanno, in questo caso, scritte nelle lingue di origine delle persone che si sottopongono al test. 13

20 Studio della qualità percepita del video digitale Capitolo 1 Figura

21 Studio della qualità percepita del video digitale Capitolo 1 Le raccomandazioni internazionali ITU-R BT includono specificazioni per come eseguire molti differenti tipi di test soggettivi. In aggiunta al fatto che ci sono modi differenti di visualizzazione delle sequenze video, i test di tipo soggettivo hanno anche differenti scale di valutazione, differenti parole associate con queste scale, e molti altri variabili test che cambiano da un laboratorio ad un altro (ad esempio spettatori competenti, differenti culture, differenti ambienti di test). Così è molto difficile comparare direttamente o combinare risultati tra due o più esperimenti soggettivi. La capacità nel confrontare e combinare risultati tra esperimenti multipli soggettivi sarebbe un beneficio per gli sviluppatori e per gli utenti delle tecnologie video, poiché dei data base soggettivi standardizzati possono essere espansi per includere nuovo materiale ed i risultati di misure passate potrebbero essere collegati ai risultati di misure più recenti. In [12] vengono presentati due metodi per combinare più insiemi di dati soggettivi; uno cosiddetto soggettivo ed un altro oggettivo. Nel metodo soggettivo si utilizza un ampio meta-test con video clip selezionati da ogni data set soggettivo. Il metodo oggettivo utilizza le relazioni di funzionalità tra le metriche di qualità video oggettive (estratte dalle video sequenze) ed i corrispondenti soggettivi Mean Opinion Scorse (MOSs). Gli algoritmi oggettivi, chiamati iterated nested least-squares algorithm (INLSA), collegano due o più insiemi di dati indipendenti. Questi ultimi sono correlati attraverso variabili intermedie, ovvero le metriche oggettive di qualità del video. In [12] inoltre viene dimostrato che il metodo oggettivo può essere usato come un effettivo sostituto per il meta-test soggettivo più dispendioso dal punto di vista del tempo e del costo. 15

22 Studio della qualità percepita del video digitale Capitolo Metriche oggettive Alcuni problemi che si sollevano nella valutazione soggettiva includono il costo di conduzione degli esperimenti, ed il fatto che questi metodi non possono essere usati per monitorare la qualità video in tempo reale. Lo scopo basilare di una metrica di qualità oggettiva del video è fissare un modello tale che può essere mappato sulla percezione e quindi sulla soggettività umana. Questo è di sicuro un compito molto arduo. Le tecniche di codifica per la compressione del video digitale possono generare immagini con differenti livelli di qualità. È fondamentale, quindi, avere a disposizione degli strumenti affidabili per l'analisi di qualità. Questi strumenti sono importanti nell'ottimizzazione delle tecniche di codifica, nella prova dei codec (codificatori-decodificatori) digitali e, dal punto di vista della distribuzione, anche per qualificare e selezionare i codificatori disponibili sul mercato e per controllare la qualità di vari servi multimediali offerti all utenza. Un metodo classico per la valutazione della qualità del video in maniera oggettiva è descritta nella figura 1.7 Figura 1.7 Come si vede dalla figura 1.7, il video originale e quello elaborato (codificato e decodificato) sono dati in ingresso ad un algoritmo che calcola la distorsione tra 16

23 Studio della qualità percepita del video digitale Capitolo 1 i due. Questo modello era inizialmente applicato alle immagini e dopo è stato esteso alle sequenze video, semplicemente applicando la metrica ad ogni frame della sequenza. Uno degli strumenti utilizzabili per l Objective Video Quality Metric è l RMSE ( Root Mean Square Error ). Per immagini di dimensioni N M abbiamo che: E RMS = 1 M N M [ 1N 1 ' f ( m, n) f ( m, n) ] m= 0 n= 0 2 (1.1) Esso calcola la differenza tra due immagini. Può essere applicato ad un video digitale facendo una media dei risultati per ogni frame. Qui f è la frame originale ed f e quella elaborata. Un semplice miglioramento di questa formula ci viene dal SNR ( Signal to Noise Ratio) che è il semplice rapporto segnale rumore SNR = 1 ' [ f ( m, n) ] M N 1 ' [ f ( m, n) f ( m, n) ] m= 0 n= 0 M 1N 1 m= 0 n= (1.2) Un altra estensione basata sul RMSE è il PSNR ( Peak Signal to Noise Ratio ) e può essere calcolato come segue: PSNR = log RMSE (1.3) Queste formule sono comunque troppo semplicistiche per essere affidabili; vedremo il perché nel paragrafo successivo. 17

24 Studio della qualità percepita del video digitale Capitolo 1 Sebbene abbiamo necessità di metriche oggettive, le metriche oggettive tradizionali appena illustrate non sono sufficienti a misurare la qualità del video digitale compresso. Per tal motivo c è stata la necessità di sviluppare nuovi metodi oggettivi utilizzando le caratteristiche del sistema visivo umano. Nonostante siano stati sviluppate diverse metriche oggettive, non c è oggi un metodo internazionale standardizzato. Il Video Quality Expert Group (VQEG) è stato formato nell ottobre del 1997 per studiare la qualità del video. Il gruppo è composto da vari esperti provenienti da diverse aree e aventi un diverso background. La maggioranza dei partecipanti sono membri dell ITU. Il primo compito assunto dal VQEG è stato quello di fornire una validazione dei metodi di misurazione della qualità in maniera oggettiva facendosi condurre dalle raccomandazioni dei settori Telecomunicazioni e (ITU-T) e Radiocomunicazione (ITU-R) dell ITU. Per questo scopo, il VQEG ha progettato ed eseguito un test program per confrontare valutazioni di qualità video soggettivo alle valutazioni fornite da varie metriche oggettive proposte da diversi gruppi partecipanti al test program [6]. Gli esperti dell ITU-T Study Group 9 e 12 e quelli dell ITU-R Study Group 11 hanno preso parte alla riunione e contribuirono al work plan per le attività. A questo test program hanno partecipato 9 gruppi ( P1 CPqD (Brazil), P2 Tektronix/Sarnoff (USA), P3 NHK (Japan Broadcasting Corporation)/ Mitsubishi Elecric Corp(Japan), P4 KDD (Japan) P5 (Swiss Federal Institute of Technology (EPFL) (Switzerland), P6 TAPESTRIES (Europian Union), P7 NASA (USA), P8 KPN Research (The Netherlands)/ Swisscom CIT (Switzerland), P9 NTIA/ITS. I risultati dati dalle varie tecniche sono poi stati messi a confronto con il classico PSNR che quindi è stata chiamata metrica P0. Delle metriche oggettive qui proposte, vogliamo porre l attenzione su due in particolare: quella proposta dalla NASA e quella proposta dalla NTIA/ITS. Quest ultima è stata scelta come nostra metrica di riferimento. 18

25 Studio della qualità percepita del video digitale Capitolo 1 Durante lo svolgimento di questa tesi altri gruppi di ricerca sono nati allo scopo di trovare una metrica oggettiva di qualità video mentre i gruppi precedentemente citati hanno migliorato le proprie. A tal proposito vogliamo citare la metrica proposta nel documento JVT (Joint Video Coding Expert Group) [27]. Tale metrica oltre a presentare dei buoni valori per i coefficienti di correlazione tra metrica oggettiva e soggettiva ( Pearson pari a 0,987 e di Spearman pari a 0,902 ) è molto semplice da implementare. Infine in [29] sono riportati i risultati di una nuova riunione sulle metriche oggettive condotta dal VQEG DVQ DVQ (Digital Video Qualità) è una metrica per la valutazione della qualità visiva di video digitale che è stata sviluppata per incorporare modelli matematici del processo di visualizzazione umano senza oneri computazionali eccessivi. DVQ incorpora aspetti primari del processo di visualizzazione delle immagini, incluso l adattamento al cambiamento di brightness nei canali di luminanza e crominanza, filtraggio spaziale e temporale. Molti proponenti usano complesse e dispendiose (in termini computazionali) operazioni di filtraggio spaziale che implementano filtri multipli passabanda spaziali, tipici della visione umana. Figura

26 Studio della qualità percepita del video digitale Capitolo 1 Nel DVQ, il filtraggio spaziale è accelerato dall uso della trasformata discreta del coseno (DCT). Questo ultimo rappresenta è un vantaggio notevole, sia perché sono disponibili efficienti metodi hardware e software per la computazione della DCT e sia perché essa potrebbe essere già disponibile per l esecuzione di algoritmi di compressione video. DVQ viene eseguito nel modo visto in fig.1.9. L input a DVQ è come sempre la coppia video di riferimento e video impaired; in questo caso denotato come Test Image Sequenze. Il primo passo del processo consiste in vari campionamenti, riduzioni di immagini e trasformazione dei colori in modo da restringere l elaborazione alla regione di interesse (questo procedimento è applicato similmente per VQM come vedremo successivamente). Inoltre tale procedimento serve anche a rappresentare i colori nello spazio dei colori percepibili. Le sequenze sono poi sottoposte alla decomposizione a blocchi e alla Discrete Cosine Transform. L uscita poi è trasformata facendo il rapporto tra l ampiezza del DCT e la media dell ampiezza nel blocco. Il prossimo passo consiste nell operazione di filtraggio temporale, nella quale la parte temporale della CSF (Contrast Sensitive Function) introdotta nel 1.2 è implementato secondo un filtro ricorsivo di secondo ordine discreto. Le uscite dal filtraggio temporale sono convertite per evidenziare le differenze dividendo ogni coefficiente della DCT per sua corrispettiva soglia visiva; questo implementa la parte spaziale della CSF. Nel passo successivo, le due sequenze sono sottratte. La differenza risultante è soggetta ad una operazione di contrast masking. Tale operazione è dipendente dal video di riferimento in esame. Infine la differenza mascherata può essere raggruppata in vari modi per illustrare l errore percettibile su varie dimensioni. Come è usato qui in fig.1.9, pooling significa addizionare su uno o più di 6 dimensioni che rappresentano specificamente: frames, canali di colori, righe di blocchi, colonne di blocchi, frequenza spaziale orizzontale e frequenza spaziale verticale. L errore raggruppato viene convertito ad una misura di qualità del video. 20

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